Software development projects: A process of collecting and marking data

Аннотация

В последние годы проекты по разработке программного обеспечения
становятся все более сложными. Предварительная оценка сроков и других параметров проекта имеет низкую точность, и разработчики вынуждены использовать гибкие методологии для компенсации рисков перерасхода ресурсов. Последние достижения области - нейронные сети и модели машинного обучения в сочетании с классическими методами,
такими как COCOMO, помогают оценить параметры проекта, но эти модели могут решать только задачи после непрерывного обучения на больших наборах данных.
Одной из основных проблем в области оценки текущих проектов является отсутствие доступных больших наборов данных реальных проектов. Все существующие наборы данных имеют низкую актуальность, малую глубину или недоступны для широких масс. В этой
статье описывается алгоритм разметки и сбора данных проекта, разделенный на 3 различных сценария. Это дает возможность собирать данные проекта без сложных функций или затрат дополнительных ресурсов. Следующая важная часть - идея открытого центрального репозитория для сбора данных проектов. Реализация этой идеи в проектной команде и исследовательском сообществе может серьезно улучшить качество оценки проекта, ускорить разработку проекта, улучшить качество исследований и расширить исследовательское сообщество.